比较数据框python匹配行

【问题标题】：Compare data frames python matching rows比较数据框python匹配行
【发布时间】：2015-09-22 15:52:23
【问题描述】：

我有一个简单的问题。我需要比较不同汽车的不同轨迹。所以，我有不同长度的不同 .csv 文件，其中包含不同汽车在一段时间内制作的不同路线。

import pandas as pd
df = pd.read.csv("car1_route0.csv") 
df1 = pd.read.csv("car1_route1.csv")
df =
lat            lon
48.787834   11.383918
48.788124   11.384003
48.787849   11.383751

df1 =
48.787834   11.383918
48.788124   11.384003
48.787849   11.383751
48.787849   12.000000

最后，我想要一个数据框，其中包含计算人们通过该点的时间的所有点。

out =
lat         lon         time
48.787834   11.383918    2
48.788124   11.384003    2
48.787849   11.383751    2
48.787849   12.000000    1

【问题讨论】：

标签： python pandas comparison dataframe

【解决方案1】：

concat 你的 dfs 在读入它们之后，然后 groupby 在 'lat' 和 'lon' 上，然后调用 size 来返回计数，reset_index 来恢复你的分组列，最后重命名生成的列0 到“时间”：

In [8]:
merged = pd.concat([df1,df2], ignore_index=True)
merged

Out[8]:
         lat        lon
0  48.787834  11.383918
1  48.788124  11.384003
2  48.787849  11.383751
3  48.787834  11.383918
4  48.788124  11.384003
5  48.787849  11.383751
6  48.787849  12.000000

In [15]:
merged.groupby(['lat','lon']).size().reset_index().rename(columns={0:'time'})

Out[15]:
         lat        lon  time
0  48.787834  11.383918     2
1  48.787849  11.383751     2
2  48.787849  12.000000     1
3  48.788124  11.384003     2

【讨论】：

太好了，非常感谢。这正是我想要的。